Twoja firma spłaca dług chaosu
Niewidoczna adopcja: Pracownicy samodzielnie tworzą procesy oparte na sztucznej inteligencji, często opracowując wartościowe rozwiązania, zanim liderzy ustalą zasady odpowiedzialności lub nadzoru.
Narastające koszty: Dług chaosu rośnie przez nieudokumentowane zależności, podczas gdy dług talentów odzwierciedla niezrealizowane korzyści wynikające z procesów, których nikt nie przeprojektowuje.
Przydatne dowody: Niezatwierdzone narzędzia sztucznej inteligencji ujawniają, gdzie zawodzą oficjalne systemy, dając liderom praktyczne priorytety przeprojektowania zamiast powodów do ich zamknięcia.
Widoczne zarządzanie: Zapier połączył dane dotyczące korzystania ze sztucznej inteligencji, prywatne rekomendacje i elastyczne limity wydatków, aby zachęcać do nauki bez pozorowania zgodności.
Rozpocznij audyt: Liderzy powinni zinwentaryzować twórców, właścicieli, zależności i dostęp do danych, jednocześnie wbudowując widoczność w każdy proces oparty na sztucznej inteligencji.
Jest pytanie, które warto zadać zespołowi kierowniczemu, a brzmi ono prościej, niż jest w rzeczywistości. Co zostało zbudowane przy użyciu AI w firmie w ciągu ostatnich sześciu miesięcy? Nie kupione, nie licencjonowane. Zbudowane.
Odpowiedzi zwykle są częściowe, ponieważ prace budowlane odbywały się w miejscach, które nie raportują takich działań. Ktoś w dziale finansowym przygotował przepływ pracy do uzgadniania danych, rekruter skonfigurował projekt tworzący wersje robocze opisów stanowisk, dwie osoby z działu obsługi klienta połączyły kilka narzędzi w rozwiązanie obsługujące odpowiedzi w pierwszej kolejności, a działało ono na tyle dobrze, że inny zespół zaczął kierować przez nie zgłoszenia.
Istnieje duża szansa, że nic z tego nie znalazło się na początkowej mapie wdrażania.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Analiese Brown, dyrektorka ds. personalnych w Campminder, ma określenie na to, co narasta w takiej sytuacji. Nazywa to długiem chaosu, a sposób, w jaki opisuje jego powstawanie, prawdopodobnie jest czymś, co już wcześniej widzieliście.
Kiedy wszyscy w organizacji jednocześnie uzyskują dostęp do AI, a nie istnieje żaden model operacyjny dotyczący jego wykorzystania, tego, co jest budowane ani tego, kto odpowiada za wyniki, pojawia się mnogość narzędzi, przepływów pracy i decyzji, których nikt w pełni nie dostrzega. Może to wyglądać i sprawiać wrażenie produktywności. W rzeczywistości jest jednak głęboko rozdrobnione.
To właśnie pierwsza część sprawia, że jest to kosztowne. Wskaźniki wdrożenia rosną, ludzie informują o oszczędności czasu, a ogólne przekonanie w firmie jest takie, że transformacja przebiega pomyślnie. W wąskim znaczeniu rzeczywiście tak jest, dlatego właśnie menedżerowie i kadra wyższego szczebla przez jakiś czas pozwalają, by sprawy toczyły się dalej.
Co jesteście winni
Dług to trafne określenie, ponieważ saldo rośnie samo. Powodem jego narastania jest to, że ludzie budują na tym, co już działa. Przepływ pracy jednej osoby staje się źródłem danych dla raportu innej osoby, a ten raport staje się podstawą podejmowania decyzji przez zespół. Nigdy nie było intencją tworzenie zależności.
Zanim ktokolwiek spróbuje to odwzorować, zależności przebiegają przez pracę, która nigdy nie została udokumentowana i za którą nikt konkretny nie odpowiada. Osoba, która zbudowała pierwotne rozwiązanie, mogła zmienić zespół, a logika, dzięki której ono działa, znajduje się w jej notatkach.
Bradford Wilkins, wiceprezes ds. personalnych i organizacji w Cognite, wskazuje na koszt, który rośnie w przeciwnym kierunku. Opisuje dług kompetencyjny — termin, który przypisuje Boston Consulting Group (BCG) i EY — jako niezrealizowany potencjał tkwiący w przepływach pracy, których nikt nie zdążył przeprojektować.
Mamy więc tutaj dwa zobowiązania. Jedno narasta wskutek szybkiego działania bez odpowiedzialności, a drugie wskutek całkowitego braku działania.
Odruch, który pogarsza sytuację
Kiedy liderzy odkrywają rozrost takich rozwiązań, ich odruchem jest zwykle zamknięcie wszystkiego. Tylko zatwierdzone narzędzia, kierowanie wniosków przez dział IT, notatka dotycząca zasad, których należy przestrzegać.
Problem z tym odruchem, moim zdaniem, polega na tym, że odrzuca on najbardziej użyteczne informacje, jakie wytworzyła firma. Wszystko, co ludzie budują bez pytania o zgodę, jest zapisem miejsc, w których oficjalne narzędzia ich zawiodły.
Przepływ pracy do uzgadniania danych istnieje, ponieważ system finansowy nie przeprowadza uzgodnień, a narzędzie do obsługi klienta istnieje, ponieważ oprogramowanie działu pomocy nie potrafi tworzyć wersji roboczych. Jeśli odczytać je jako wymagania, a nie naruszenia zasad, narzędzia te tworzą mapę tego, co wymaga przeprojektowania, sporządzoną przez osoby znajdujące się najbliżej wykonywanej pracy.
Jeśli powstrzymacie budowanie, stracicie mapę, a pozostanie wam ta sama fragmentacja, tylko w trudniejszym do dostrzeżenia miejscu.
Argument Brown przeciwko traktowaniu zarządzania jako biurokracji trafia właśnie w sedno.
W organizacji wspomaganej przez AI zabezpieczenia są tym, co sprawia, że szybkość działania jest możliwa do utrzymania.
To przydatne spojrzenie, ponieważ przestaje przedstawiać zarządzanie jako podatek płacony za szybkie działanie, a zaczyna traktować je jako element, który pozwala działać dalej.
Co jest potrzebne, aby zobaczyć pełny obraz
W Zapier doszło do sytuacji, w której indywidualne wykorzystanie było na wysokim poziomie, a nikt nie widział pełnego obrazu. Brandon Sammut, dyrektor ds. personalnych w firmie, opowiedział nam o rozwiązaniu, które zbudowali w odpowiedzi na tę sytuację.
Zespół zebrał dane dotyczące korzystania ze sztucznej inteligencji ze wszystkich miejsc, w których ludzie z niej korzystali, w tym z własnego produktu Zapier oraz produktów firm Anthropic i OpenAI, do jednego jeziora danych, a następnie zautomatyzował raportowanie na ich podstawie. Przyjęte przez nich decyzje projektowe są ciekawsze niż sama infrastruktura.
Raporty są wysyłane prywatnie w wiadomości bezpośredniej na początku każdego miesiąca, a także nie ma żadnych tabel wyników ani rankingów w porównaniu ze współpracownikami, co Sammut zdecydowanie podkreśla.
Raport nie tylko opisuje, co wydarzyło się w zeszłym miesiącu — zawiera również rekomendacje. Jeśli ktoś pracujący w obszarze świadczeń pracowniczych wykonywał rutynowe zadania z użyciem najdroższego dostępnego modelu, raport to wskazuje i sugeruje tańszy model, który poradzi sobie z tym zadaniem. Śledzi, co zostało zarekomendowane, i dostosowuje zalecenia w kolejnym miesiącu.
Istnieje jeden limit, którego wysokość ustalono tak, by wychwytywał niekontrolowane wydatki spowodowane błędną konfiguracją agenta lub wykradzionym kluczem, a nie ograniczał kogokolwiek. Jego podniesienie wymaga wysłania wiadomości na kanale Slacka.
To, z czego Zapier zrezygnował, jest równie pouczające jak to, co zbudował. Tabele wyników wykorzystania były brane pod uwagę, podobnie jak sztywne limity, a oba rozwiązania doprowadziłyby do zachowań nastawionych na zgodność z zasadami zamiast do zdobywania informacji.
More Articles
- Dyrektor ds. personalnych mówi, że firmy przypadkowo karzą pracowników, którzy dobrze wykorzystują sztuczną inteligencję
- Była dyrektorka HR dzieli się tym, dokąd zmierza przywództwo w świecie stawiającym AI na pierwszym miejscu oraz dlaczego liderzy muszą jeszcze bardziej skupić się na ludzkich aspektach
- Czy zasada 70-20-10 dotycząca transformacji AI sprawdza się w organizacjach różnej wielkości?
- Sztuczna inteligencja w operacjach biznesowych: jak przekształcić nowe technologie w strategiczną przewagę biznesową
- Wdrażaj, ucz się, skaluj. Co dalej?
Audyt
Praktyczna wersja problemu Browna sprowadza się do kilku pytań, na które trudniej odpowiedzieć, niż mogłoby się wydawać.
- Co zostało zbudowane w ciągu ostatnich sześciu miesięcy i przez kogo?
- Kto jest właścicielem każdego z tych przepływów pracy, gdy osoba, która go utworzyła, zmieni rolę?
- Które z nich są częścią procesu, od którego firma jest obecnie zależna?
- Do jakich danych te przepływy pracy mają dostęp?
Własne podejście Brown wskazuje punkt wyjścia. Narzędzie do rozwoju kariery, zbudowane przez dyrektorkę ds. personalnych, pokazuje zespołowi pytania, które zadają mu pracownicy, dzięki czemu zespół może zobaczyć, co się dzieje, i wkroczyć do działania, gdy potrzebny jest człowiek, a nie odpowiedź.
Widoczność została wbudowana w narzędzie, a nie dodana po tym, jak coś poszło nie tak — i właśnie na tym polega różnica między inwentaryzacją przeprowadzaną raz a systemem, który pozostaje przejrzysty.
Kto przejął ten dług?
Model zarządzania w Campminder jest nadal kształtowany i wdrażany, co Brown opisuje jako działanie celowe.
„Nie można po prostu dołączyć zasad do kultury organizacyjnej i uznać sprawy za zakończoną, ponieważ ludzie muszą uczestniczyć w ich tworzeniu, aby poczuć, że mają w nich jakikolwiek udział” — powiedziała.
Łatwiej uzasadnić tę cierpliwość, gdy przyjrzymy się temu, kto powiększył ten bilans. Dług chaosu nie narastał dlatego, że ludzie obchodzili zasady. Narastał dlatego, że próbowali dobrze wykonywać swoją pracę w środowisku, w którym narzędzia pojawiały się szybciej niż porozumienie dotyczące tego, co z nimi robić.
